retinanet的主网络部分结构并不与FPN中提到的结构完全一致，retinanet使用特征金字塔层P3，P4，P5，P6，P7，
其中，P3，P4，P5与FPN中的产生方式一样，通过上采样和横向连接从C3，C4，C5中产生，
P6是在C5的基础上通过3x3的卷积核，步长为2的卷积得到的，P7在P6的基础上加了个RELU再通过3x3的卷积核，步长为2的卷积得到的。


在p3-p7层上选用的anchors拥有的像素区域大小从32x32到512x512,每层之间的长度是两倍的关系。
每个金字塔层有三种长宽比例[1:2 ,1:1 ,2:1]，有三种尺寸大小[2^0, 2^（1/3)， 2^（2/3)]。
总共便是每层9个anchors。大小从32像素到813像素。 32 = 32 * 2^0, 813 = 512 * 2^（2/3)


分类子网络和回归子网络的参数是分开的，但结构却相似。都是用小型FCN网络，
将金字塔层作为输入，接着连接4个3x3的卷积层，fliter为金字塔层的通道数（论文中是256)，
每个卷积层后都有RELU激活函数，这之后连接的是fliter为KA
（K是目标种类数，A是每层的anchors数，论文中是9)的3x3的卷积层，激活函数是sigmoid。

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